ИИ-модели оказались заложниками статус-кво

Ученые проанализировали ответы одиннадцати моделей на 7548 запросов, охватывающих темы от выбора транспорта до политических компромиссов. Экспериментаторы меняли лишь подачу информации: один и тот же вариант описывался либо как сохранение привычного уклада, либо как переход к нововведениям. Выяснилось, что в политических сценариях приверженность существующему курсу достигала 70%, тогда как поддержка новых идей едва дотягивала до 34%. Аналогичные закономерности проявились в потребительских советах — нейросети склонны зеркалить текущую региональную статистику, не предлагая решений, способных изменить устоявшиеся привычки.

Такая консервативность алгоритмов создает барьеры при поиске путей снижения вредных выбросов, где требуется решительный отказ от привычного образа жизни. Разработчикам систем, использующих ИИ для рекомендаций или планирования, стоит учитывать этот эффект «рамки». Если не задавать альтернативы явно, машина будет автоматически отдавать предпочтение знакомым паттернам, игнорируя потенциально более эффективные, но непривычные стратегии.